로봇 기반 과학 실험을 위한 자율실험실

Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 +0000

프로젝트 목표

이 프로젝트에서는 로보틱스, AI, 센싱, 과학 장비를 통합하여 실험 전 과정을 자율적으로 수행하는 Self-Driving Lab 시스템을 개발하고 있습니다. 로봇이 시료를 다루고, 연구실 안에서 재료를 운반하고, 분석 장비를 작동하고, 실험 조건을 모니터링하며, 그 결과를 다음 실험 주기에 반영하는 통합 워크플로를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다.

장기적으로는 개별 장비의 자동화를 넘어 실험 계획, 시료 처리, 측정, 분석, 의사결정을 하나의 폐루프로 연결하는 물리적으로 체화된 과학 발견 플랫폼을 구현하는 것이 목표입니다.

연구 배경

현대의 과학 실험은 반복적인 수작업, 손상되기 쉬운 시료의 취급, 장비마다 다른 조작 절차, 지연되는 분석 과정에 크게 의존합니다. 이러한 제약은 실험 처리량과 재현성을 떨어뜨리고 장시간 연속 실험을 어렵게 만듭니다.

Self-Driving Lab은 AI 기반 실험 계획, 로봇 실행, 자동 특성 분석을 결합하여 과학적 발견의 새로운 틀을 제공합니다. 이 프로젝트에서는 그 개념을 단순한 벤치탑 자동화에서 확장하여 정교한 로봇 조작, 이동형 시료 물류, 실시간 모니터링, 향후 수술 및 생체 내 실험 시스템과의 연계까지 포괄하는 연구실 아키텍처를 연구하고 있습니다.

연구 방법

정교한 조작과 촉각 센싱

촉각 기반 파지: 촉각 피드백을 활용하여 손상되기 쉬운 시료, 용기, 도구, 실험 재료를 안전하게 다루는 로봇 조작 정책을 개발하고 있습니다.
비전·촉각 융합: 카메라 기반 인식과 접촉 센싱을 결합하여 불확실한 연구실 환경에서 파지 안정성, 물체 인식, 조작 성능을 높이고 있습니다.
저조도 로봇 작업: 시각 정보만으로 작업하기 어려운 Dark Lab 또는 무인 환경을 위해 촉각 중심의 제어 전략을 설계하고 있습니다.
미끄러짐과 힘 모니터링: 촉각 신호를 이용하여 불안정한 파지, 과도한 힘, 접촉 상태 변화, 시료 손상 가능성을 감지하고 있습니다.
실험 조작 기술 학습: 집기, 놓기, 뚜껑 열기, 장비 장착, 정렬, 시료 옮기기처럼 반복 활용할 수 있는 실험실 조작 기술을 학습하고 있습니다.

로봇 기반 시료 운반

사족보행 로봇 시료 운반: 연구실, 복도, 계단, 고르지 않은 실내 환경을 이동하며 시료를 운반하는 사족보행 로봇을 연구하고 있습니다.
안전한 적재물 관리: 운반 중 시료의 방향을 유지하고 진동을 줄이며 이동 이력을 추적할 수 있는 시료 운반 장치를 설계하고 있습니다.
다층 연구실 내비게이션: 계단, 문, 엘리베이터, 제한 구역, 작업대 사이의 인계 지점을 고려한 로봇 이동 경로를 계획하고 있습니다.
시료 이력 추적: 바코드, RFID, 비전 기반 시료 식별 정보를 자동 실험 기록과 연결하고 있습니다.
연구자·로봇 협업: 연구자, 실험 장비, 민감한 재료 주변에서 로봇이 안전하게 작업할 수 있는 상호작용 절차를 개발하고 있습니다.

자동 실험 수행과 분석

과학 장비 연동: 로봇 팔, 액체 취급 장치, 인큐베이터, 현미경, 분광기, 환경 센서를 하나의 실험 워크플로로 연결하고 있습니다.
자동 시료 준비: 분주, 혼합, 배양, 이동, 측정 준비 등의 절차를 표준화하고 자동화하고 있습니다.
실시간 실험 모니터링: 자율 작업 중 장비 상태, 시료 상태, 환경 변수, 이상 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.
AI 기반 데이터 해석: 머신러닝을 활용하여 영상, 분광 데이터, 센서 스트림, 분석 결과, 실험 메타데이터를 해석하고 있습니다.
폐루프 최적화: 실험 결과를 바탕으로 가설과 절차를 갱신하고 다음 실험 조건을 선택하고 있습니다.

시스템 설계

제안하는 시스템은 체화형 Self-Driving Lab 파이프라인으로 구성됩니다. AI 계획 모듈이 실험 목표와 작업 일정을 정하고, 로봇 조작기가 개별 작업을 수행하며, 사족보행 로봇이 물리적 작업대 사이에서 시료를 운반합니다. 분석 장비에서 얻은 측정값은 데이터 모델을 통해 자동으로 처리됩니다.

연구실 운영 계층은 작업 대기열, 로봇 가용성, 시료 식별 정보, 장비 준비 상태, 안전 제약, 데이터 출처를 통합 관리합니다. 이를 통해 서로 독립된 자동화 장비의 집합이 아니라 하나로 연결된 실험 생태계로 작동하도록 설계하고 있습니다.

현재 구현 단계

현재는 완전 자율형 Dark Lab을 즉시 구현하기보다 모듈형 로봇 기능을 단계적으로 개발하고 있습니다. 우선 로봇 조작 정책, 촉각 센싱 모듈, 시료 운반 전략, 실험 모니터링 소프트웨어 인터페이스를 구축하고 있습니다.

단기적으로는 정교한 조작 로봇과 사족보행 로봇이 자동화 장비와 협력하여 시료 준비, 운반, 분석, 데이터 기록을 수행하는 방법을 검증하고 있습니다. 안정적인 물리적 작업 능력을 먼저 확보한 뒤 더욱 복잡한 폐루프 과학 실험으로 확장할 계획입니다.

향후 연구 방향

향후에는 생물학 및 의생명 분야에서 연구자의 감독 아래 로봇이 실험을 수행하는 체계로 플랫폼을 확장할 계획입니다. 수술용 로봇을 자동 시료 처리, 영상화, 생리학적 모니터링, 실험 후 분석 과정과 연동하는 것이 주요 연구 방향 가운데 하나입니다.

장기적으로는 시험관 내 실험, 동물 실험, 생체 내 실험 워크플로를 하나의 로봇 파이프라인으로 연결하고자 합니다. 이 체계에서 수술용 로봇은 통제된 처치나 시료 채취를 지원하고, 이동 로봇은 시료 운반을 담당하며, 분석 시스템은 측정값을 처리하고, AI 모델은 엄격한 윤리·안전·규제 기준 아래 결과를 모니터링하게 됩니다.

이 연구는 과학자의 감독을 대체하려는 것이 아닙니다. 실험 전 과정의 정밀도, 재현성, 추적 가능성, 연속성을 높이는 감독형 자율실험 시스템을 구축하는 것이 목표입니다.

Dexterous Manipulation | Scientific Discovery Lab